计算机视觉门槛高吗？零基础学CV多久可以入门？

计算机视觉（Computer Vision, CV）门槛既不算特别高，但想做得好、进阶到高薪岗位门槛就比较高。换句话说：

入门门槛中等，但精通和就业竞争门槛高。

🧱 一、入门门槛（不算高）

项目	难度	说明
Python编程	⭐⭐	基础语法 + NumPy 就够用
OpenCV	⭐⭐	图像读写、滤波、边缘检测较简单
模型调用（如YOLO、ResNet）	⭐⭐	几行PyTorch代码就能跑起来
项目搭建	⭐⭐⭐	照着教程做猫狗分类、人脸识别很快能完成

✅ 结论：入门不难，能跑模型、做小项目只需2~3个月。

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🔍 二、进阶门槛（偏高）

项目	难度	说明
数学基础	⭐⭐⭐⭐	要理解卷积、反向传播、损失函数优化
模型调优 / 自研	⭐⭐⭐⭐	要能理解代码、修改网络结构、训练技巧
论文复现 / 创新	⭐⭐⭐⭐⭐	要读懂CVPR、ICCV等论文，难度上升明显
项目落地部署	⭐⭐⭐⭐	涉及ONNX、TensorRT、嵌入式部署
多模态 / 大模型方向	⭐⭐⭐⭐⭐	需要融合NLP、多任务或自监督学习等前沿技术

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⚠️ 结论：越往上走，要求越高，差距就显现了。

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🧠 三、为什么很多人说“门槛高”？

• 会调模型 ≠ 会做项目

• 看得懂论文 ≠ 能复现算法

• 能跑通项目 ≠ 能在企业落地

• 能刷题 ≠ 会部署优化

➡ 真正的“能力闭环”要横跨算法、编程、数学、工程、产品理解。

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✅ 总结

层级	难度	适合人群	能力要求
入门级	⭐⭐	在校生、转行者	会Python + 会调包
项目级	⭐⭐⭐	想实习/简历打磨	有完整项目经验
算法岗	⭐⭐⭐⭐	考研/硕士/大厂求职	懂原理、调优、部署
研究岗	⭐⭐⭐⭐⭐	博士/科研方向	发论文、创新算法

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